2025年底，前沿模型格局转向了“混合推理”——模型在生成回复前会暂停并“思考”。两个主要的旗舰模型定义了这一时代：Anthropic 的 Claude 4.5 Sonnet 和 Z.AI 的 GLM-4.7。Claude 专注于专有、智能体式的卓越表现，并具备原生计算机控制能力，而 GLM-4.7 则提供了强大的开源权重替代方案，具有独特的成本效益和最先进的数学能力。
GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet：基本介绍
两个模型都将“思维链”（CoT）推理直接整合到生成过程中，但在架构和部署方式上有所不同。
| 特性 | GLM-4.7 | Claude 4.5 Sonnet |
| 开发者 | Z.AI（开源权重） | Anthropic（闭源） |
| 发布日期 | 2025年12月22日 | 2025年9月29日 |
| 架构 | 358B参数混合专家模型（MoE） | 专有混合推理模型 |
| 上下文窗口 | 200k 输入 / 128k 输出 | 200k 输入 / 64k 输出 |
GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet：基准测试
数学 / 奥林匹克式推理
- AIME 2025：GLM-4.7 95.7 vs Claude 87.0（GLM 高出 +8.7）
编码（基准测试风格）
- LiveCodeBench-v6：GLM-4.7 84.9 vs Claude 64.0（GLM 高出 +20.9）
真实世界软件工程
- SWE-bench Verified：GLM-4.7 73.8 vs Claude 77.2（Claude 高出 +3.4）
智能体式终端任务
- Terminal Bench 2.0：GLM-4.7 41.0 vs Claude 42.8（Claude 高出 +1.8；非常接近）
工具使用 / 交互式工具调用
- τ²-Bench：GLM-4.7 87.4 vs Claude 87.2（基本持平）
- HLE（带工具）：GLM-4.7 42.8 vs Claude 32.0（GLM 高出 +10.8）
网页任务 / 浏览式评估
- BrowseComp：GLM-4.7 52.0 vs Claude 24.1（GLM 高出 +27.9）
- BrowseComp（带上下文管理）：GLM-4.7 67.5（同一表格中该行未报告 Claude 数据）
💡解读：
- 如果你的重点是数学推理和基准测试风格的编码，GLM-4.7 优势明显（AIME、LiveCodeBench）。
- 如果你的重点是真实软件工程，Claude 在 SWE-bench Verified 上领先。
- 对于交互式工具使用，情况较为复杂：τ²-Bench 持平，但 GLM-4.7 在已发布的表格中，在增强工具后的 HLE 和 BrowseComp 上得分更高。
GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet：速度与延迟
🤖网络要点：
GLM-4.7 在“快速响应”方面略有优势，而在深度推理场景中两者表现相似——因此，优化感知速度主要是控制模型进入长时间思考的时机，而不是单纯根据解码速度在两者之间做出选择。
GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet：成本
GLM-4.7 具有显著的成本优势。下表比较了 Novita AI 上 GLM-4.7 的价格与 Anthropic 的直接 API 价格。
| 模型 | 提供商 | 输入价格（每百万令牌） | 输出价格（每百万令牌） |
| GLM-4.7 | Novita AI | $0.60 | $2.20 |
| Claude 4.5 Sonnet | Anthropic | $3.00 | $15.00 |
🎉成本影响：
GLM-4.7 的输入价格比 Claude 4.5 Sonnet 便宜 5 倍，输出价格大约便宜 6.8 倍。对于需要大量推理（生成更多输出令牌）的应用，GLM-4.7 可大幅减少运营支出。
如何在 Novita AI 上访问 GLM 4.7
Novita AI 提供灵活且对开发者友好的 GLM-4.7 访问方式，使您能够在研究、生产和智能体式 AI 工作流中使用这个高性能的混合推理模型。无论您是探索高等数学、大规模代码生成，还是构建经济高效的自主系统，Novita AI 都能提供快速上手的所需基础设施。
选项 1：使用 Playground
（现已可用 – 无需编码）
- 即时访问：创建一个账户，即可在数秒内开始试验 GLM-4.7。
- 交互式界面：测试提示词，切换推理行为，并实时检查长上下文输出。
- 模型对比：将 GLM-4.7 与其他旗舰模型进行比较，评估推理深度、成本效率和输出质量。
Playground 非常适合原型设计、提示词实验以及评估 GLM-4.7 在数学、工具使用和高美感代码生成方面的优势，之后再将其集成到生产系统中。
选项 2：通过 API 集成
（面向开发者）
使用 Novita AI 的 兼容 OpenAI 的统一 API，将 GLM-4.7 集成到您的应用中。
步骤 1：登录并访问模型库
登录（或注册）您的 Novita AI 账户，然后导航到模型库。
步骤 2：选择 GLM-4.7
浏览可用模型，并根据您的工作负载需求选择 GLM-4.7。
步骤 3：开始免费试用
激活免费试用，探索 GLM-4.7 的推理、长上下文和成本性能特点。
步骤 4：获取 API 密钥
打开设置页面，生成并复制您的 API 密钥以便进行身份验证。
步骤 5：安装并调用 API（Python 示例）
以下是使用 Python 调用聊天完成 API 的简单示例：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<您的 API 密钥>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="zai-org/glm-4.7",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的助手。"},
{"role": "user", "content": "你好，你怎么样？"}
],
max_tokens=131072,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
通过此设置，您可以控制推理深度、令牌使用和生成行为——在利用轮次级思考来管理成本和延迟时尤其有用。
选项 3：使用 OpenAI Agents SDK 构建多智能体工作流
使用 GLM-4.7 作为推理或工具专用智能体，构建复杂的多智能体系统：
- 即插即用集成：在任何 OpenAI Agents 工作流中使用 GLM-4.7。
- 高级智能体模式：支持路由、交接、工具调用以及混合“思考/非思考”模式。
- 成本高效扩展：非常适合大规模智能体集群或数学密集型推理任务。
这种方法非常适合将 GLM-4.7 与其他模型结合使用——例如，使用 GLM-4.7 进行数学推理和结构化编码，同时将操作系统级任务委托给其他智能体。
选项 4：连接第三方平台
- 开发工具：通过 Novita AI 的兼容 OpenAI API，将 GLM-4.7 与 IDE 和 AI 编码工具（如 Cursor、Trae、Qwen Code 和 Cline）集成。
- 编排框架：使用官方连接器将 GLM-4.7 连接到 LangChain、Dify、CrewAI、Langflow 等编排平台。
- Hugging Face 生态系统：Novita AI 是 Hugging Face 的官方推理提供商，确保与开源机器学习生态系统的广泛兼容性。
结论
Claude Sonnet 4.5 是更优选择，当您优先考虑真实世界软件工程成果（例如 SWE-bench Verified 领先）并且您的产品依赖于通过 Anthropic 的 Computer Use 工具支持的计算机交互能力时。
GLM-4.7 则具有吸引力，当您想要一个开源权重模型，在数学推理、基准测试风格的编码以及若干工具/浏览式评估方面拥有强劲的已发表结果，同时在 Novita 的费率下提供显著的定价优势时。
常见问题解答
GLM 比 Sonnet 更好吗？
GLM-4.7 在成本、数学和本地部署方面更优，而 Claude 4.5 Sonnet 在可靠性、计算机使用和企业安全性方面更胜一筹。
如果您优化低成本、大规模编码、高级数学或需要自托管，请选择 GLM-4.7。
如果您需要最可靠的编码智能体、强大的计算机使用工具以及严格的安全性/合规性，请选择 Sonnet。
什么是 GLM 4.7？
GLM-4.7 是 Z.ai 的旗舰大语言模型，定位为增强编程以及更稳定的多步推理/执行，并以官方开源权重模型形式发布（可在 Hugging Face 上获取）。
什么是 Claude Sonnet 4.5？
Claude Sonnet 4.5 是 Anthropic 旗下 Claude 系列的通用旗舰模型，面向日常生产用途和复杂任务，可通过 Claude API 以 claude-sonnet-4-5 的名称获取，定价从 $3/百万输入 + $15/百万输出开始。
Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的便捷方式，同时还提供价格实惠且可靠的 GPU 云，用于构建和扩展规模。
